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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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16 篇 专利

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16 篇 电子文献
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1 篇 西华大学
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1 篇 上海擎测机电工程...
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1 篇 国网浙江浙电招标...
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作者

2 篇 陈瑞东
2 篇 朱宇坤
2 篇 周玉祥
2 篇 王崇宇
2 篇 牛伟纳
2 篇 宋濡君
2 篇 张小松
2 篇 肖卓凌
2 篇 朱然
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1 篇 杨锟
1 篇 陈昱均
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16 篇 中文

检索条件"主题词=相似性计算模块"

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排序：

基于多视角的双极性相似融合网络的多模态情感分析方法

基于多视角的双极性相似融合网络的多模态情感分析方法

引用

作者：唐明伟陈昱均宗莲松郑妍茜李林熹卿世麒杨锟徐文哲杨震东桂清池王淳豪陈晓亮陈红红 610039 四川省成都市郫都区红光大道9999号

本发明涉及多模态情感分析技术领域，具体涉及基于多视角的双极性相似融合网络的多模态情感分析方法，包括如下步骤：S1：将上下文内容和实体内容输入到预训练模型BERT中，得到文本上下文特征Hc和实体特征He；S2：提取面向对象的图像特... 详细信息

标准号: CN117933265A

本发明涉及多模态情感分析技术领域，具体涉及基于多视角的双极性相似融合网络的多模态情感分析方法，包括如下步骤：S1：将上下文内容和实体内容输入到预训练模型BERT中，得到文本上下文特征H_c和实体特征H_e；S2：提取面向对象的图像特征H_o，以及面向场景的图像特征H_s；S3：构建跨模态双极相似性计算模块，通过跨模态双极相似性计算模块得到视觉特征H_visual；S4：构建视觉相关的文本表示模块，通过视觉相关的文本表示模块得到文本特征H_text；S5：构建多模态表示模块，通过多模态表示模块得到多模态特征H_final；S6：使用一个非线性转换层和softmax分类器计算多模态特征H_final的情感概率取值，本发明，能够充分理解图像，提升图文多模态情感分析的识别精度。

关键词：多模态情感分析构建相似性计算模块多模态特征图像特征文本表示模态双极视觉非线性转换层上下文内容文本上下文面向对象融合网络实体内容实体特征视觉特征文本特征训练模型多视角分类器双极性图文图像场景概率

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一种针对私有网络协议格式和状态的逆向分析方法及装置

一种针对私有网络协议格式和状态的逆向分析方法及装置

引用

作者：牛伟纳王崇宇朱宇坤张小松陈瑞东周玉祥 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明属于信息安全技术领域，提供了一种针对私有网络协议格式和状态的逆向分析方法及装置。主旨在于提供给一种方法在分析过程中不需要代码分析，因而能在具有限制条件的环境下根据流量进行协议逆向。方案包括通过私有协议提取模块、... 详细信息

标准号: CN115883398B

本发明属于信息安全技术领域，提供了一种针对私有网络协议格式和状态的逆向分析方法及装置。主旨在于提供给一种方法在分析过程中不需要代码分析，因而能在具有限制条件的环境下根据流量进行协议逆向。方案包括通过私有协议提取模块、字符比对模块进行流量的预处理。格式分析判定过程将二进制流量转换为十六进制并进行边界切分和优化。语义判定过程对关联字段使用约束推理，对非关联字段使用启发式推理，输出语法信息。状态机构建过程使用归一化模块进行功能段归一化，使用层次聚类算法模块进行状态标注，使用不相似性计算模块计算距离，使用转换关系构建模块构建转换图、使用概率约简模块进行状态约简。

关键词：判定过程推理约简字段二进制预处理分析方法及装置相似性计算模块层次聚类算法私有网络协议信息安全技术关联归一化模块语义比对模块代码分析分析过程格式分析构建模块计算距离流量转换十六进制使用概率使用约束私有协议提取模块限制条件语法信息转换关系状态机构功能段归一化启发式转换图构建标注主旨输出优化

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一种复杂背景下的红外弱小目标跟踪方法

一种复杂背景下的红外弱小目标跟踪方法

引用

作者：李大威蔺素珍崔晨辉禄晓飞 030051 山西省太原市尖草坪区学院路3号

针对复杂背景下红外弱小目标难以提取有效特征、易受周围干扰物影响等难题，本发明提出一种复杂背景下的红外弱小目标跟踪方法。本发明网络模型首先将输入的参考区域和待跟踪区域传入双特征提取模块分别获得融合特征图；然后，利用相似... 详细信息

标准号: CN116402851A

针对复杂背景下红外弱小目标难以提取有效特征、易受周围干扰物影响等难题，本发明提出一种复杂背景下的红外弱小目标跟踪方法。本发明网络模型首先将输入的参考区域和待跟踪区域传入双特征提取模块分别获得融合特征图；然后，利用相似性计算模块将融合特征图进行相似性计算，输出的相似度图中包含目标的分类和回归信息；最后，通过精细化模块和头网络输出当前帧图像目标的预测位置和边界框，以实现复杂背景下的红外弱小目标的稳健跟踪。本发明可有效对复杂场景中的真实目标进行稳健跟踪，减少目标周围干扰物的影响，提高跟踪性能，为接下来提取目标特征、判定关键事件提供准确的位置信息。

关键词：红外弱小目标复杂背景干扰物特征图跟踪相似性计算模块特征提取模块分类和回归相似性计算参考区域复杂场景跟踪区域跟踪性能关键事件目标特征网络模型网络输出有效特征预测位置真实目标融合边界框精细化相似度帧图像判定输出

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基于深度学习的单目视觉里程计位姿优化与误差修正方法

基于深度学习的单目视觉里程计位姿优化与误差修正方法

引用

作者：肖卓凌宋濡君朱然 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开了一种基于深度学习的单目视觉里程计位姿优化与误差修正方法，其包括获取图像数据，并计算对应的光流图像序列；采用固定步长滑动窗口对光流图片序列进行分割，得到若干分割后的输入序列数据，并利用编码器获得各输入序列数... 详细信息

标准号: CN113989318B

本发明公开了一种基于深度学习的单目视觉里程计位姿优化与误差修正方法，其包括获取图像数据，并计算对应的光流图像序列；采用固定步长滑动窗口对光流图片序列进行分割，得到若干分割后的输入序列数据，并利用编码器获得各输入序列数据的高维度运动特征；将高维度运动特征输入人工神经网络；利用位姿变换相似性计算模块对运动的时序关系和运动的局部上下文信息进行运动相似性建模，并利用注意力机制指导优化位姿特征，得到经过运动相似性提纯的运动特征；将运动相似性提纯后的运动特征输入位姿修正预测网络，实现位姿优化和误差修正。本发明充分挖掘和建模了图像运动数据中的时序关系和连续运动的相似性，提高了鲁棒性。

关键词：运动特征位姿时序关系输入序列误差修正提纯高维光流建模优化相似性计算模块获取图像数据人工神经网络局部上下文注意力机制单目视觉固定步长滑动窗口连续运动图片序列图像序列图像运动位姿变换编码器里程计鲁棒性输入位分割修正挖掘预测网络学习

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一种针对私有网络协议格式和状态的逆向分析方法及装置

一种针对私有网络协议格式和状态的逆向分析方法及装置

引用

作者：牛伟纳王崇宇朱宇坤张小松陈瑞东周玉祥 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

标准号: CN115883398A

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一种基于多通道心冲击图信号的心率监测方法及系统

一种基于多通道心冲击图信号的心率监测方法及系统

引用

作者：吴万庆黎康铭张献斌 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

本发明公开了一种基于多通道心冲击图信号的心率监测方法及系统，该方法包括：获取多通道心冲击图信号，并进行实时滤波和基线去除；对预处理信号进行特征提取和信号匹配，得到期望信号；对其他通道的心冲击图信号进行通道对齐；对期望... 详细信息

标准号: CN118078265A

本发明公开了一种基于多通道心冲击图信号的心率监测方法及系统，该方法包括：获取多通道心冲击图信号，并进行实时滤波和基线去除；对预处理信号进行特征提取和信号匹配，得到期望信号；对其他通道的心冲击图信号进行通道对齐；对期望信号和对齐后的信号进行相似性计算；基于相似性指标和预设条件对候选通道心冲击图信号进行数据级加权融合；基于融合信号进行心率计算，得到精确心率。该系统包括预处理模块、信号匹配模块、通道对齐模块、相似性计算模块、信号融合模块和心率计算模块。通过使用本发明，能够在姿态变化时，提高心率监测的稳定性和准确性，实现更高效、低成本的连续心率监测。本发明可广泛应用于健康监测技术领域。

关键词：心冲击图信号心率监测心率期望信号信号匹配多通道相似性计算模块通道对齐模块信号融合模块相似性计算相似性指标预处理模块预处理信号计算模块加权融合健康监测融合信号特征提取通道对齐预设条件姿态变化对齐低成本基线滤波去除应用

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一种图像处理装置、方法、介质及系统

一种图像处理装置、方法、介质及系统

引用

作者：张大曲马杰延 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请提供了一种图像处理装置，该装置包括特征提取模型建立模块，用于利用第一组图像获取特征提取模型；特征提取模块，用于利用特征提取模型提取第二组图像的特征；相似性计算模块，用于获取第一组图像的特征与第二组图像的特征之间... 详细信息

标准号: CN112906724A

本申请提供了一种图像处理装置，该装置包括特征提取模型建立模块，用于利用第一组图像获取特征提取模型；特征提取模块，用于利用特征提取模型提取第二组图像的特征；相似性计算模块，用于获取第一组图像的特征与第二组图像的特征之间的相似性；和样本图像选择模块，用于从第二组图像中选择第三组图像，其中第三组图像的特征与第一组图像的特征之间的相似性在第一预定范围内；其中，特征提取模型建立模块还用于根据第三组图像训练特征提取模型。本申请可以提升图像收集效率、降低图像收集成本、提高图像收集的准确度。本申请的图像处理装置可以用于人工智能终端。本申请还提供一种图像处理方法、介质及系统。

关键词：组图像特征提取模型图像收集图像处理装置建立模块申请相似性计算模块特征提取模块人工智能图像处理选择模块训练特征样本图像准确度终端

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一种应用于采购系统的数据推荐算法

一种应用于采购系统的数据推荐算法

引用

作者：钱仲文吴臻顾晔洪文明孙小江王克平蒋跃军陈甜妹岑雷扬陈香陈年旅 310000 浙江省杭州市下城区凤起路378号5-6层

本发明涉及深度学习领域和数据推荐领域，具体为一种应用于采购系统的数据推荐算法，包括：步骤s1，数据进行预处理；步骤s2，对步骤1中的数据进行分词生成数据词典；步骤s3，对所有数据进行特征处理并得到相应的特征向量；步骤s4，构... 详细信息

标准号: CN113420231A

本发明涉及深度学习领域和数据推荐领域，具体为一种应用于采购系统的数据推荐算法，包括：步骤s1，数据进行预处理；步骤s2，对步骤1中的数据进行分词生成数据词典；步骤s3，对所有数据进行特征处理并得到相应的特征向量；步骤s4，构建词嵌入模块和构建相似性计算模块；步骤s5，将词嵌入模块、相似性计算模块依次连接后组成网络；步骤s6，将步骤s3中的训练数据对应的特征向量送到步骤s5中定义好的网络中，通过训练得到词嵌入的权重矩阵和相似性计算模型；步骤s7，将步骤s5中定义好的网络加载步骤s6得到的模型，并将测试数据对应的特征向量输入到网络中以得到测试数据实体间的相似值；步骤s8，根据实体间的相似值进行相应的推荐结果选择。

关键词：特征向量相似性计算模块嵌入模块数据推荐构建网络预处理测试数据对应相似性计算采购系统测试数据结果选择权重矩阵生成数据特征处理训练数据依次连接嵌入的分词加载算法应用学习

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一种编码分子图结构关系的药物相互作用预测方法及系统

一种编码分子图结构关系的药物相互作用预测方法及系统

引用

作者：孙宇平何家曦凌捷柳毅 510000 广东省广州市越秀区东风东路729号

本发明公开了一种编码分子图结构关系的药物相互作用预测方法及系统，该方法包括：构建药物分子结构图；计算拉普拉斯矩阵，并对所述药物分子结构图中的节点赋予结构信息；基于图神经网络提取子结构信息；根据所述子结构信息，捕获药物... 详细信息

标准号: CN117423380A

本发明公开了一种编码分子图结构关系的药物相互作用预测方法及系统，该方法包括：构建药物分子结构图；计算拉普拉斯矩阵，并对所述药物分子结构图中的节点赋予结构信息；基于图神经网络提取子结构信息；根据所述子结构信息，捕获药物分子信息和子结构交互信息并更新节点表示，聚合节点表示，得到图特征表示；计算所述药物对分子结构图的相似性；构建关系矩阵；根据所述图特征表示、所述相似性和关系矩阵进行预测。该系统包括：图结构构建模块、位置编码模块、子结构提取模块、聚合模块、相似性计算模块、关系矩阵构建模块和预测模块。通过使用本发明，能够增强对药物相互作用的理解和预测能力。本发明可广泛应用于模型预测领域。

关键词：子结构关系矩阵药物分子构建模块特征表示图结构构建相似性计算模块矩阵分子结构图编码分子交互信息结构信息聚合节点聚合模块模型预测神经网络提取模块位置编码预测模块预测能力预测捕获更新赋予应用

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基于用户协同过滤和聚合统计相结合的个性化推荐方法

基于用户协同过滤和聚合统计相结合的个性化推荐方法

引用

作者：郭艳丹 430000 湖北省武汉市东西湖区台商投资区高桥产业园台中大道特1号

本发明公开了基于用户协同过滤和聚合统计相结合的个性化推荐方法，其推荐方法分别由数据预处理模块、用户相似性计算模块和基于significant聚合统计的二次排序模块组成，其通过数据预处理模块对原始的用户自选股和持仓股数据进行处理... 详细信息

标准号: CN114443949A

本发明公开了基于用户协同过滤和聚合统计相结合的个性化推荐方法，其推荐方法分别由数据预处理模块、用户相似性计算模块和基于significant聚合统计的二次排序模块组成，其通过数据预处理模块对原始的用户自选股和持仓股数据进行处理和权重预计算，得到处理后干净的用户股票数据集以及用户稀疏向量并存储入库；本发明涉及数据信息处理技术领域。该基于用户协同过滤和聚合统计相结合的个性化推荐方法，其个性化item推荐的过程中完全不需要人工提取复杂特征与人工标注数据，提前的预计算处理加快了推荐的性能，用户的行为数据可以近实时反映到推荐结果中，可以动态推荐和用户当前兴趣最相似的用户群体所感兴趣的item，完全满足工程应用。

关键词：聚合数据预处理模块个性化推荐用户协同预计算过滤相似性计算模块数据信息处理统计动态推荐复杂特征工程应用股票数据排序模块人工标注稀疏向量行为数据用户群体近实时权重自选个性化存储入库

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